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相似文献
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1.
稳定运动物体视频的特征方法   总被引:3,自引:2,他引:1  
将背景特征块配对和直方图聚类运动矢量滤波相结合,提出了一种稳定运动物体视频的方法。用得到的全局运动参量补偿摄像机的帧间运动,运用帧差法分割出前景块和背景块,把参考帧背景上的特征块与当前帧上的特征块配对估计下一轮的帧间运动。用一块对多块的匹配策略,把参考块和以参考块为中心的搜索窗内的当前帧上的最佳匹配块配对,建立稀疏运动矢量场。然后,运用直方图聚类方法滤除矢量场中未分离出的前景块矢量和误匹配矢量。最后,用多个包含运动物体的实际视频序列对提出方法进行测试,并与其它先进稳像算法和技术仿真比较。结果表明:提出方法的全局平均帧间变换保真度可达31.05dB,接近或优于上述先进算法和技术。提出的方法对包含运动物体的视频具有较强的鲁棒性,可以去除帧间高频抖动并有效改善视频质量。  相似文献   

2.
根据背景与目标具有不同的运动特性这一事实,提出一种基于背景运动补偿和假设检验的目标检测算法。首先,采用特征点对应法求相邻帧间的运动;然后,用最小二乘法计算出摄像机仿射运动参数,利用此参数进行帧间背景运动补偿后得到稳定的背景;最后,用假设检验方法检测补偿后的帧差图像,经过简单的形态学和连通区域处理后检测出运动目标。仿真表明,该运动补偿算法能有效消除背景突出目标,补偿前后的差分图像信噪比提高了14.71 dB。该算法计算量小,可以成为一种通用的实时目标检测算法。  相似文献   

3.
由形态学边缘模式匹配实现数字稳像   总被引:4,自引:1,他引:3  
针对在一些实际应用场合摄像机设备的震动造成的视频序列失稳,提出了一种基于形态学边缘模式匹配的数字稳像方法.该方法首先利用形态学方法提取视频图像边缘,然后利用当前帧子块与参考帧子块的边缘进行特征匹配,以确定当前帧子块相对于参考帧的局部运动矢量.对得到的局部运动矢量进行分析判决,以确定该局部运动矢量是否为真正的抖动偏移量,消除视频帧本身因存在局部运动目标、低对比度、纹理区域等因素对全局运动矢量估计的影响;最后,通过判别确认的局部运动矢量确定全局运动矢量并进行运动补偿,实现数字稳像.仿真实验表明,由于该方法的块局部运动矢量采用1 bit边缘进行最大相关值估计,因而复杂度低,而采用异常情况判决准则消除了其对真正运动矢量估计的影响,稳像精度高,可应用于因摄像头平移震动等因素造成的视频序列失稳.  相似文献   

4.
提出了一种基于粒子滤波的视频序列稳定算法。 该算法从视频图像中提取角点特征,建立当前帧与参考帧之间的映射关系,然后根据仿射变换模型采用最小二乘解获得帧间的全局运动参数,最后利用粒子滤波平滑运动参数,实现帧间的实时运动补偿,达到稳像的目的。实验结果表明该算法鲁棒性较强,去除高频抖动的同时较好地保留了摄像机的主动运动,稳像后视频效果良好。  相似文献   

5.
在一些实际应用场合,摄像机设备的震动是造成视频序列失稳的重要原因,为此提出了一种基于形态学边缘匹配的数字稳像方法,该方法首先利用形态学方法提取视频图像边缘,然后利用当前帧子块与参考帧子块的边缘进行特征匹配,以确定当前帧子块相对于参考帧的局部运动矢量,同时对得到的局部运动矢量进行分析判决,以确定该局部运动矢量是否为真正的抖动偏移量,消除视频帧本身因存在局部运动目标、低对比度、纹理区域等因素对全局运动矢量估计的影响,最后通过判别确认的局部运动矢量确定全局运动矢量并进行运动补偿,实现数字稳像。仿真实验表明该方法稳像精度较高,复杂度低,实际应用稳像效果良好,可应用于因摄像头平移震动等因素造成视频序列失稳。  相似文献   

6.
使用粒子滤波器实现电子稳像   总被引:3,自引:1,他引:2  
提出用粒子滤波器来实现视频序列的稳像,解决了视频序列的帧间不稳定问题.提出的稳像算法从视频图像中提取角点特征,建立当前帧与参考帧之间的映射关系,然后根据仿射变换模型求取最小二乘解来获得帧间的全局运动参数,最后利用粒子滤波平滑运动参数,实现帧间的实时运动补偿.对包含80帧场景的视频序列进行了实验,稳像后视频序列的平均峰值信噪比比稳像前提高了24.88,同时稳像精度<1 pixel,处理时间<30 ms.实验结果表明,本文算法能有效地改善图像质量,在去除高频抖动的同时能较好地保留摄像机的主动运动,稳像效果良好.  相似文献   

7.
基于序列图像特征配准的摄像机旋转补偿算法   总被引:5,自引:4,他引:1  
提出了一种基于序列图像特征点配准和基于最小二乘估计的摄像机绕轴旋转运动精确估计算法.该算法利用序列图像帧间的强相关性,通过分析相邻两帧图像的运动,由Harris算子进行特征点检测.基于这些特征点用模板匹配方法对帧间图像进行配准,然后根据多个特征点的运动矢量用最小二乘估计获得摄像机的运动参数,并用获得的运动参数实现对摄像机绕轴旋转运动的精确补偿.实验结果表明,该方法在帧间旋转角度<10°时,摄像机绕轴旋转运动角度估计误差<5%,但是当旋转角度>14°时,相对估计误差>20%.从系统实际应用(帧间旋转<5°)来看,该方法克服了成像测量中摄像机旋转对图像处理和测量精度的影响,弥补了因像机旋转引起的测量误差大的缺陷,提高了测量精度,可满足使用要求.  相似文献   

8.
高精度实时全帧频SURF电子稳像方法   总被引:6,自引:3,他引:3  
张坤  许廷发  王平  冯亮 《光学精密工程》2011,19(8):1964-1972
针对视频抖动和电子稳像的实时性,提出了基于SURF的电子稳像算法.首先,采用SURF算法检测图像的兴趣点,建立了当前帧与参考帧的对应关系,得出高精度的运动估计矢量.然后,通过判定参考帧更新策略,获得平滑的帧间全局运动矢量,进而对原始视频序列进行运动补偿.最后,将参考帧对应区域像素填充到稳像帧丢失像素区域进行全帧频补偿,...  相似文献   

9.
王会峰 《光学精密工程》2008,16(7):1330-1334
为了解决测量过程中相机沿轴向运动时所产生的旋转引起的测量误差,提出了一种基于特征点的图像配准和最小二乘估计的相机旋转运动精确估计算法。此算法利用序列图像帧间的相关性,通过对相邻两帧图像进行运动分析,由Harris算子进行特征点的检测,然后再基于这些特征点的模版匹配方法对帧间图像进行配准,再根据多个特征点的运动矢量通过最小二乘估计获得相机的运动参数。最后对这些运动参数进一步分析,在计算中将获得的运动参数对相机沿轴的旋转运动进行补偿。该方法克服了测量中相机旋转对图像处理和测量精度的影响,弥补了因相机旋转引起的测量误差大的缺陷,提高了测量精确度。试验和仿真结果表明该方法在帧间旋转角度较小时能够实现对相机沿轴旋转运动的精确补偿,且时实性有待提高。  相似文献   

10.
针对行车辅助驾驶系统在进行动态障碍物检测时遇到的背景复杂和实时性要求,提出了一种基于快速鲁棒的动态目标假设检测算法,算法首先采用相邻帧间特征点位置估计改进SIFT匹配算子,实现全局背景运动补偿参数快速估计,然后利用三帧差分法对图像处理后,通过改进背景方差估计,改善传统假设检验方法对图像边缘目标漏检的问题,进一步提高动态目标检测的准确性。实验表明,算法不仅保持了SIFT算子的优越性能,提高了参数估计精确性,而且极大地提高了特征配准和检测速度,满足系统的实时性要求。  相似文献   

11.
针对巡检机器人检测异物范围受限,只能检测经过训练的异常物体问题,提出了一种基于视频对齐的背景差分技术。巡检机器人由于运行速度不稳定、摄像头角度存在偏差,会导致视频无法对齐,识别准确率低,因此采用一种改进的联合优化算法对视频进行处理。首先使用改进的DTW算法逐帧查找与目标视频对应的帧,将视频对应帧提取出来;再采用SURF算法提取对应帧的特征点,进行筛选后使用DeepFlow算法得到对应帧图像的变形场矩阵,进而将图像角度修正,并进行像素级的匹配。实验结果表明,DTW-SURF-DeepFlow联合算法可以将图像进行完全的对齐,经过对齐的图像通过背景差分即可以检测出任意的异常物体,提高了异物检测的准确性。  相似文献   

12.
张雷洪  熊锐 《光学仪器》2019,41(3):67-74
在实际的印刷品缺陷检测过程中,存在因相机支架的颤动而导致标准印刷图像和待检测图像在空间位置上配准不精确的问题。为此,在图像去抖动技术的基础上,提出了一种融合SURF(speeded-up robust features)和ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)的运动估计算法。首先,基于SURF算法提取标准印刷图像和待检测图像的特征点;其次,基于ORB算法对提取的特征点进行描述和匹配;再次,将正确匹配的特征点通过仿射模型来求取全局运动矢量;最后,通过求得的全局运动矢量来补偿图像,并完成待检测图像与标准印刷图像的配准。针对待测图像存在的平移、尺度和旋转三种不同变化,分别采用SURF-ORB、ORB和SIFT(scale-invariant feature transform)的运动估计算法进行了性能分析。结果表明,SURFORB的特征点匹配对数量最多,匹配效果最好,SURB-ORB的运动估计时间控制在毫秒级别,满足现代印刷品缺陷检测的实时性要求。因此,融合SURF和ORB的运动估计算法能够对图像进行精确、实时的配准。  相似文献   

13.
移动相机下基于三维背景估计的运动目标检测   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
室内环境中的运动目标检测是计算机视觉领域的研究热点,而移动相机造成的动态背景是运动目标检测的难点。本文提出一种基于同步定位与地图创建(ORB-SLAM)三维背景估计的运动目标检测算法,首先使用移动相机遍历整个室内环境,采用ORB-SLAM技术建立当前全局环境的三维背景特征点云模型;然后基于局部视频建立局部三维特征点云,根据定位信息将当前局部三维特征点云与环境三维背景特征点云进行嵌入,基于环境背景信息,采用三维均值漂移(3DMS)算法,对局部三维特征点云进行前景特征点提取;运用深度卷积神经网络,对提取的前景特征点所在候选区域进行运动目标确认。通过多个室内场景的实际实验进行验证,结果表明本文方法具有较高的运动目标检测准确率和召回率,提出的运动目标检测算法充分利用了三维背景信息,采用深度卷积神经网络进行确认,有效地改善了检测的准确性和鲁棒性。  相似文献   

14.
王敏  赵金宇  陈涛 《光学精密工程》2017,25(7):1954-1960
为了克服传统星图空间运动目标检测方法对星图帧间图像亮度、帧间配准以及成像模式等具有敏感度较高的缺点,利用星点间拓扑结构稳定的特性,提出了基于距离矩阵的星图运动目标检测方法。该方法首先对各帧星图独立检测目标,然后构建星点的距离矩阵,并与相邻帧星图的距离矩阵作减法,则得到运动目标对应的距离变化较大的一些列(行),利用这个性质完成运动目标的检测。由于距离矩阵与星图成像条件无关,只受运动目标的影响,因此该方法对星图帧间图像亮度、观测平台抖动、帧间失配以及成像模式等具有鲁棒性。仿真试验和真实数据试验表明,该方法在帧间失配等情况下,仍然能够从背景恒星中有效地识别空间运动目标。与传统方法比较,本文方法具有更低的虚警率。  相似文献   

15.
陆牧  高扬  朱明 《光学精密工程》2016,24(7):1782-1788
由于动基座下运动目标的检测存在的背景干扰较大,影响运动目标检测精度的问题,本文提出了一种基于傅里叶变换和核函数-灰度统计图的动基座动目标检测算法,以便较大限度地克服光照变化、背景噪声对运动目标检测精度造成的影响。该算法首先将评价函数引入特征匹配块的选取中完成视频图像背景的分块匹配。然后,采用傅里叶变换的相位相关算法估计全局运动补偿参量;逐一计算各图像子块的高斯核函数值,建立核函数-灰度统计图并通过相邻帧高斯核函数值的变化情况判断运动目标的区域。最后,对包含运动目标的图像子块进行图像分割处理,完成动目标检测。实验仿真表明,与传统的运动目标检测算法相比,该算法中评价函数的评价系数α取0.7,帧间图像块相似度阈值T取0.3时,能有效地抑制光照变化和噪声带来的背景干扰,检测出动基座下的运动目标。该算法具有较快的计算效率,能满足工程上的实时性要求。  相似文献   

16.
为解决传统监控设备视场小、非智能等缺陷,结合全景成像技术和计算机视觉技术,建立无人环境下外来入侵自动检测系统,从而实现了全景监控视场下运动目标快速准确的检测及跟踪。该技术关键在于如何在复杂的动态背景下有效地提取运动目标,为此提出一种基于动态特征块匹配的自适应背景更新算法。在采用帧间差分与背景差分融合算法检测到目标的基础上,利用目标的矩信息进行跟踪,避免了全景视觉下颜色及轮廓特征缺失的弊端。根据目标的轮廓及位置提取特征块,将视频序列的每一帧图像与初始背景图像进行特征块区域的局部匹配,首先通过分析特征块图像的颜色特征,构建基于区间统计的RGB颜色直方图,提取颜色特征序列。然后通过计算序列相关性来判断该区域是否需要背景更新,从而降低对单个像素更新的冗余计算。实验表明,该更新算法具有较强的鲁棒性和可行性,能够有效提高监控系统的稳定性。  相似文献   

17.
全局运动序列的视频对象分割算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对全局运动视频序列,本文提出一种快速有效的基于边缘均灰度投影匹配的全局运动估计与补偿算法,将连续几帧图像的相同背景稳定在同一幅图像的相同位置上,从而能够沿用静止背景序列的视频对象分割算法。实验结果证明,该方法能够从背景变化的视频序列中较好地提取运动对象,具有较强的鲁棒性。  相似文献   

18.
针对大多数SLAM系统在动态环境下相机位姿估计不准确与环境语义信息利用不充分的问题,提出一种基于实例分割的关键帧检测和贝叶斯动态特征概率传播的动态物体检测算法,并对环境中存在的静态物体三维重建,以此构建一个动态环境下的多物体单目SLAM系统。该系统对关键帧输入图像进行实例分割与特征提取,获取潜在运动物体特征点集合与静态物体特征点集合;利用非运动物体特征点集合获取帧间位姿变换,普通帧利用贝叶斯对动静态特征点进行概率传播,利用静态特征点集实现对相机位姿的精准估计;在关键帧中对静态物体进行联合数据关联,数据充足后进行多物体三维重建,构建多物体语义地图,最终实现多物体单目SLAM。本文在TUM与Boon公开数据集上的实验结果表明,在动态场景下,相较于ORB-SLAM2算法,绝对位姿误差的均方根误差平均降低54.1%和58.2%。  相似文献   

19.
摘要:对星空观测CCD相机获得的序列图像,在目标运动的同时,相机也由于平台的姿态或位置改变而发生运动,同时,受相机平台不稳定的影响,目标成像的亮度存在缓变,且可能在某几帧图像中成像湮没在背景噪声中,造成目标运动轨迹的不连续现象。针对上述特点,本文提出了一种序列星图中目标的运动轨迹提取算法。首先利用交叉投影方法提取星点,确定包含星点的区域;然后,利用序列图像最亮的一组星点的质心估计星图的全局运动参数,并进行图像匹配,滤除背景恒星;最后,提出一种目标运动轨迹的提取算法。实验结果表明该算法对于空间小目标(≥1pixel)在序列图像中运动轨迹不连续的情况下可以进行准确的运动轨迹提取,具有较强的鲁棒性。  相似文献   

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